利用OTTER实现准实时ETL、数据同步
利用OTTER实现高效、复杂、实时性高的数据同步场景；数据同步模式涵盖1源表->1目标表、N源表（在/不在同一实例)->1目标表、1源表->N目标表（在/不在同一实例)、自定义同步
开源数据同步神器——canal
作为使用最广泛的数据库，如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步，既能确保数据的一致性、及时性，也能做到代码无侵入的方式呢？如果有这样的一个需求，数据修改后，需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢？
DRC实践
DRC简介
DRC(Data Replication Center)是我在阿里听过的一个概念，它的业务域是支持异构数据库实时同步，数据记录变更订阅服务。为跨域实时同步、实时增量分发、异地双活、分库分表等场景提供产品级的解决方案。
otter部署【原创】
环境IP：10.10.6.171 部署：mysql源库IP：10.10.6.172 部署：mysql目标库IP：10.10.6.173 部署：zookeeper，manager，node，canal （也都部署到源库服务器上）
由于otter进行数据库同步，目前仅支持row，所以需要把源库的binlog_format改为ROWlog-bin=mysql-binexpire_logs_days=3binlog_format=ROW
otter为纯java编写（manager，node，canal都为java编写），所以需要安装JDK。
canal 高可用介绍（4）
概述
这篇文章的目的是为了讲清楚canal的HA机制，至于什么是HA机制直接套用canal官网原话，因为我自认为没法描述的更好。而我直接从代码的角度去分析如何实现HA的，其实也就是zookeeper的分布式锁的使用方法。
